pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - venn2_cirles 로 달 그리기 1. 실습 1) 라이브러리 호출 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib_venn import venn2, venn2_circles import numpy as np 2) 코드 생성 # 데이터 생성 a = np.linspace(1, 0, 5) b = [0, 1, 1, 1, 1] c = [0, 1, 1, 1, 1] # 서브 플랏 제작 fig, ax = plt.subplots(1, 5, figsize = [20, 15]) # 간격 조정 plt.subplots_adjust(wspace = 0) # 그림 그리기 for i in range(5): v = venn2_circles(subsets={'10' : a[i], ..

0. 목표 - 음영이 포함된 라인차트 그리기 1. 실습 1) library 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors from matplotlib.patches import Polygon 2) 함수 생성 - 인자로 x, y, 라인(+ 음영) 색상 삽입 def area_gradation(x, y, color = 'b'): x = np.array(x) y = np.array(y) fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(x, y, color) fill_color = line.get_color() # 선 색상 얻기(HEX 형식) zorder = line.get_..

0. 목표 - 연령 별 연봉 그래프 그리기 1. 실습하기 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 2) 그림 그리기 - 가로축은 연령대, 세로축은 연봉, 색은 해당하는 인구수를 나타냄. data_x = ['20대', '30대', '40대', '50대', '60세 이상'] data_y = [3000, 4500, 5000, 4700, 3400] people = [380, 400, 350, 250, 100] fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) # 바 차..

0. 목표 - 동일한 알파벳에 동일한 색을 매핑하여 파이차트 그리기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({'category' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], 'num' : [1, 4, 7, 9, 3, 7]}) df2 = pd.DataFrame({'category' : ['e', 'g', 'c', 'b', 'a'], 'num' : [4, 2, 1, 6, 3]}) 3) 파이 차트 그리기 fig, ax = plt.subplots(1, 2) fig.set_size_inc..

0. 목표 - 특정 그룹에 해당하는 bar 들만 색칠하기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({'x' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'y' : [2, 7, 3, 9, 4]}) 3) MultiIndex index = [['A', 'A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 3, 4, 5]] df.index = index 4) 그림그리기 fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(15, 10) df.sort_values('y', ascending = True, inplace = True) df.reset_index(inplace = True) bars = pl..

0. 목표 - barh 그래프에서 특정 bar만 다른 색으로 칠하기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({'catn' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], '2020' : [1, 2, 3, 4, 5], '2021' : [5, 4, 3, 2, 1], '2022' : [3, 5, 1, 5, 2]}) df_copy = df.copy() 3) 그림 제작에 사용될 필드명 저장 column_list = df_copy.columns[1:] 4) 그림 그리기 # 판 깔기 fig, ax = plt.subplots(len(column_list), 1) # 피규어 크기..

0. 목표 - 정해진 구역에 패턴 넣기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from matplotlib.patches import Ellipse, Polygon 2) 데이터 생성 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] a = [1, 2, 3, 7, 2, 2] b = [3, 5, 3, 5, 67, 3] c = [7, 3, 8, 2, 56, 3] df = pd.DataFrame({'x' : x, 'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}) 3) 그림 그리기 # 칼럼명 갯수 확인 len_df = len(df.columns) - 1 # 판 그리기 fig, ax = plt.subplots(3, 1) # 그림 크기 ..

0. 목표 - 국내 프로야구 역대 관중 수 그리기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd from matplotlib import rc rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from matplotlib.patches import Ellipse, Polygon 2) 데이터 만들기 - crowdf2 는 그림자 효과를 위함 year = [i for i in range(1999, 2019, 1)] year2 = [] for i in year: year2.append(str(i)[2:]) crow..

0. 목표 - 보조 눈금 그리기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2) 데이터 생성 x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] 3) 그림 그리기 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show() 4) 라벨 값 받기 a = ax.get_yticklabels() 5) linspace 를 이용해 사이에 넣어줄 값 생성 - 0.05 간격 b = np.linspace(0.75, 3.25, int((3.25 - 0.75) / 0.05) + 1) 6) 그림 그리기 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_yticks(b, minor = T..

0. 목표 - matplotlib 으로 seaborn scatterplot 구현하기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 2) 데이터 호출 df = sns.load_dataset('tips') 3) seaborn 으로 그리기 sns.scatterplot(x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size', style = 'sex', palette = 'Blues', data = df) 4) matplotlib 으로 그리기 (1) 색깔만 바꾸기 fig, ax = plt.subplots() scatter = ax.scatter(df['total_bill']..